Informatie

Hoe datapunten van verschillende western blots combineren in één grafiek?


Ik doe een Western-blot-gegevensanalyse en ik heb gegevens van twee verschillende western-blots. In mijn twee Western-blots heb ik voor dezelfde eiwitten gelabeld. Ik vergelijk knock-out (KO)-monsters met wildtype (WT) -monsters in mijn Western-blots. Ik maak grafieken die de veelvoudige verandering van het niveau van mijn eiwit van belang in mijn KO-monsters tonen ten opzichte van mijn WT-monsters.

De manier waarop ik dit doe, is om eerst de genormaliseerde geïntegreerde dichtheid van mijn eiwitbanden te krijgen. Ik bestudeer de inactieve vorm van een fosfoproteïne. Om de genormaliseerde geïntegreerde dichtheid te krijgen, deel ik de geïntegreerde dichtheid van de inactieve eiwitband door de geïntegreerde dichtheid van de totale eiwitband.

Ik heb 2 WT/KO-paren in mijn eerste blot en ik analyseer de fold-verandering binnen elk paar. In mijn tweede vlek heb ik een technische replica van deze 2 paren.

Ik deel de genormaliseerde geïntegreerde dichtheid van de WT-band in elk paar door zichzelf, zodat de waarde 1 is. Vervolgens deel ik voor elk paar de genormaliseerde geïntegreerde dichtheid van de KO-band door de genormaliseerde geïntegreerde dichtheid van de WT-band. Deze waarden worden vergeleken met de basislijn van 1 om de vouwverandering te krijgen.

Ik wil de technische replica's van de tweede vlek op dezelfde grafiek zetten met de datapunten van de eerste vlek, zodat ik ze kan vergelijken. Ik zou echter graag willen weten wanneer u uw eiwitbanden schetst om hun geïntegreerde dichtheid te berekenen, moeten ze hetzelfde gebied tussen de 2 blots zijn?

In mijn eerste blot hebben de contouren voor de inactieve eiwitbanden bijvoorbeeld allemaal hetzelfde gebied. In mijn tweede blot zijn de contouren voor de inactieve eiwitband allemaal hetzelfde gebied, maar het gebied is anders in vergelijking met de eerste blot.

Evenzo zijn voor mijn totale eiwitbanden in de eerste blot de gebieden voor de bandcontouren allemaal hetzelfde, maar ze verschillen van de bandgebieden in de tweede blot.

Als ik mijn gegevenspunten van beide blots in één grafiek wil combineren, moeten de bandgebieden voor mijn inactieve proteïne en totale proteïne dan hetzelfde zijn in beide blots om de analyse geldig te laten zijn? Of is dit niet nodig?

Alle inzichten worden op prijs gesteld.


Aangezien u geen reproduceerbaar voorbeeld hebt gegeven, geef ik u alleen het hierboven beschreven voorbeeld. Bekijk de documentatie door ?pdf en ?dev.off() te doen

Meerdere percelen zouden zijn (toevoegen aan Jilber)

of U kunt het ply-pakket gebruiken om een ​​pdf te maken met meerdere plots

were df is een dataframe dat een conditionele factor (z) en een doelvariabele (y) bevat. U krijgt zoveel plots als z-niveaus, allemaal opgenomen in een pdf-rapport.

De bovenstaande antwoorden helpen u om de plots in een tabel te exporteren, maar als u wilt dat ze in de tabel staan ​​zoals 2-3 grafieken in 1 rij, kunt u de volgende code gebruiken:


Tools om fraude op te sporen bij The Office of Research Integrity (ORI)

Het Office of Research Integrity (ORI) is verantwoordelijk voor toezichtbeoordelingen van onderzoeken naar beschuldigingen van wetenschappelijk wangedrag waarbij onderzoek is betrokken dat ten minste gedeeltelijk door &mdash is gefinancierd door agentschappen van de US Public Health Service.

Volgens John Dahlberg, PhD, adjunct-directeur van de ORI, is een toezichtsreview in wezen een &ldquode novo review van het institutioneel record&rdquo en wordt uitgevoerd door de ORI&rsquos Division of Investigative Oversight (DIO) tien wetenschappers en arts-onderzoekers met een breed scala van disciplinaire achtergronden.

Hij zei: "Het tempo waarin ze worden gevraagd om onderzoek te onderzoeken, neemt dramatisch toe. In de loop der jaren hebben DIO-medewerkers een aantal computerondersteunde benaderingen ontwikkeld voor het onderzoeken van gegevens en andere onderzoeksrecords om het bewijs voor wangedrag bij onderzoek te versterken in gevallen waarin bevindingen gerechtvaardigd lijken.&rdquo

Hier leidt Dr. Dahlberg ons door enkele van die tools en processen, waarvan er vele beschikbaar zijn voor het publiek, en deelt hij enkele nuttige tips van het team.


3. PCA-biplot = PCA-scoreplot + laadplot

Afbeelding 3. PCA-biplot

U merkt waarschijnlijk dat een PCA-biplot eenvoudig een gebruikelijke PCA-plot samenvoegt met een plot van ladingen. De regeling is als volgt:

  • Onderste as: PC1-score.
  • Linkeras: PC2-score.
  • Bovenste as: belastingen op PC1.
  • Rechter as: belastingen op PC2.

Met andere woorden, de linker- en onderste assen zijn van de PCA-plot - gebruik ze om PCA-scores van de monsters (punten) te lezen. De bovenste en rechter assen behoren tot de laadplot - gebruik ze om af te lezen hoe sterk elk kenmerk (vector) de hoofdcomponenten beïnvloedt.


Technische overwegingen

Antilichaam verdunning

Een van de meest impactvolle technische factoren bij western blotting is het optimaliseren van de antilichaamverdunningen. Veel factoren kunnen de gewenste antilichaamverdunning beïnvloeden, waaronder het beschikbare volume antilichaam, antilichaamspecificiteit voor het antigeen, eiwitabundantie en keuze van beschikbare substraten. Bovendien kunnen individuele laboratoriumprotocollen onderzoekers leiden naar voorkeurs-, eerder geoptimaliseerde omstandigheden. Het optimaliseren van het antilichaam is een cruciale stap om te zorgen voor een goed signaal naar ruis. Het primaire antilichaam, dat specifiek is voor het doelantigeen, bindt aan de beschikbare epitoopplaatsen op het eiwit. Na een reeks wasstappen die helpen bij het verwijderen van ongebonden primair antilichaam, wordt een secundair antilichaam, geconjugeerd aan een enzym zoals HRP, geïncubeerd en bindt het aan het primaire antilichaam. Meerdere secundaire antilichamen kunnen binden aan een enkel primair antilichaam, wat resulteert in een amplificatieproces waarbij meer lichtproducerende labels kunnen reageren en een hoger detecteerbaar signaal kunnen produceren. Te veel primair of secundair antilichaam kan oververzadiging van de blot of overmatige achtergrondruis veroorzaken. Ook kan te veel antilichaam leiden tot snelle signaalvorming gevolgd door degradatie - het is mogelijk dat het signaal snel vervaagt voordat het signaal op film of met een beeldvormingssysteem kan worden vastgelegd. Deze problemen maken het extreem moeilijk om het experiment goed te analyseren en conclusies te trekken. De onderstaande tabel kan helpen bij het geven van algemene richtlijnen voor antilichaamverdunningen, afhankelijk van het eiwitdoel of de hoeveelheid van het monster, de antilichaamcondities en het gekozen substraat. Het is ook belangrijk op te merken dat bij het overschakelen van het ene substraat naar het andere, men zijn antilichaamverdunningen mogelijk opnieuw moet optimaliseren op basis van de aanbevelingen van de leverancier.

Aanbevelingen voor verdunning van antilichamen

Voorwaarden
SteekproefAntigeenAntilichaamAanbevolen ondergrondprimairOndergeschiktSpeciale opmerkingen
Monster is overvloedigAntigeen is overvloedigAntilichaamkwaliteit is goedSuperSignal West Pico PLUS1:1K1:100K
Monster is overvloedigAntigeen is overvloedig is onbekendKwaliteit van antilichamen is onbekendSuperSignal West Pico PLUS1:1K1:100KAls er geen banden worden gezien, kan de vlek worden gewassen en opnieuw worden afgebeeld met Atto
Monster is overvloedigOvervloed aan antigeen is laagKwaliteit van antilichamen is slechtSuperSignal West Atto-substraat1:1K1:100K
Monster is overvloedigOvervloed aan antigeen is laagAntilichaamkwaliteit is goedSuperSignal West Atto-substraat1:2K1:250KGaat ervan uit dat het normale primaire gebruik 1:1K . is
Monster is overvloedigOvervloed aan antigeen is laagAntilichaam is beperktSuperSignal West Atto-substraat1:5K1:100KGaat ervan uit dat het normale primaire gebruik 1:1K . is
Monster is overvloedigAntigeen is overvloedigAntilichaam is beperktSuperSignal West Atto-substraat1:20K1:250KGaat ervan uit dat het normale primaire gebruik 1:1K . is
Monster is beperktAntigeen is overvloedigDe kwaliteit van het antilichaam is goedSuperSignal West Pico PLUS1:1K1:100KU kunt ook minder laden en Atto gebruiken bij dezelfde antilichaamconcentraties
Monster is beperktOvervloed aan antigeen is onbekendKwaliteit van antilichamen is onbekendSuperSignal West Pico PLUS1:1K1:100KAls er geen banden worden gezien, kan de vlek worden gewassen en opnieuw worden afgebeeld met Atto
Monster is beperktOvervloed aan antigeen is laagAntilichaamkwaliteit is goedSuperSignal West Atto-substraat1:1K1:250K
Monster is beperktOvervloed aan antigeen is laagKwaliteit van antilichamen is slechtSuperSignal West Atto-substraat1:1K1:100K
*Gebaseerd op een antilichaamconcentratie van 1 mg/ml

Signaalopname

Western-blotting is een krachtige, routinematige toepassing, maar het vastleggen van een chemiluminescent signaal kan een uitdaging zijn, aangezien western-blotting een reeks stappen omvat die specifieke vaardigheden vereisen om uit te voeren. Het niet vastleggen van het signaal kan door vele factoren worden veroorzaakt. Met zoveel variabelen (tafel 2), kan het oplossen van een probleemvlek worden vergeleken met het zoeken naar een "naald in een hooiberg". Het traditionele protocol is vaak niet effectief bij het detecteren van een specifiek eiwit. Daarom zijn handleidingen voor probleemoplossing vaak nodig om de resultaten te optimaliseren. Voor een overzicht van factoren die van invloed zijn op Western Blot-resultaten, raadpleegt u Tabel 2. Ga voor informatie over het oplossen van problemen met Western Blot naar Western Blot - Problemen oplossen.

Tabel 2. Factoren die de resultaten van western blotting beïnvloeden.

FactorVariabele eigenschapSnelle tips
DoelantigeenConformatie, stabiliteit, beschikbare epitoop(en)
PolyacrylamidegelFabrikant, percentage polyacrylamide, leeftijd, lotGebruik Bis-Tris-gels voor eiwitten met een laag/gemiddeld gehalte, gebruik Tris-glycine-gels voor eiwitten met een hoog molecuulgewicht, Tricine-gels voor eiwitten met een laag molecuulgewicht en Tris-acetaatgels voor eiwitten met een hoog molecuulgewicht
MembraanFabrikant, type, partij
Primair antilichaamSpecificiteit, titer, affiniteit, incubatietijd en temperatuurGebruik speciaal gevalideerde antilichamen voor western blotting
HRP-conjugaatEnzymactivatieniveau en -activiteit, brondier, concentratie, wasmiddel
BlokkeerbufferType, concentratie, kruisreactiviteit
WassenBuffer, volume, duur, frequentieGebruik minimaal 6x 5 minuten wasbeurten voorafgaand aan het toevoegen van het substraat om ongebonden secundair antilichaam grondig te verwijderen
SubstraatGevoeligheid, partij fabrikant, leeftijd
Detectie methode:Filmleeftijd, fabrikant van beeldvormingsinstrumenten, belichtingstijd

Signaalintensiteit en duur

Onder optimale western blotting-omstandigheden kan een chemiluminescent signaal 6-24 uur aanhouden. Het niveau en de duur van de lichtgeneratie hangt af van het specifieke substraat dat wordt gebruikt en de enzym-substraatverhouding in het systeem. Hoewel de hoeveelheid substraat op een blot relatief constant is, hangt de aanwezige hoeveelheid enzym af van de toegevoegde hoeveelheid en andere factoren (tafel 2). Te veel enzymconjugaat toegepast op een western blot-systeem is een van de grootste oorzaken van signaalvariabiliteit, donkere achtergrond, korte signaalduur en lage gevoeligheid. Een signaalemissiecurve die langzaam vervalt (zie onderstaande afbeelding) is wenselijk omdat het aantoont dat elk onderdeel van het systeem is geoptimaliseerd en reproduceerbare resultaten mogelijk maakt. Een signaal dat te snel vervalt, kan variabiliteit, lage gevoeligheid, hoge achtergrond en problemen met signaaldocumentatie veroorzaken. Een langdurig signaal minimaliseert variabiliteit in resultaten als gevolg van overdrachtsefficiëntie, verschillende fabrikanten van veel substraat en andere factoren. De oxidatiereactie van de HRP-moleculen met luminol in het substraat produceert naast het geproduceerde licht ook vrije radicalen. Een overvloed aan HRP in het systeem zal een overvloed aan vrije radicalen creëren, waardoor de kans op inactivering van HRP wordt versneld. Vrije radicalen kunnen ook het antigeen, de antilichamen en het membraan beschadigen, wat resulteert in een verminderde effectiviteit van opnieuw sonderen. De onderstaande afbeelding geeft een voorbeeld van signaalemissiecurves die zijn gegenereerd met substraten van korte en lange duur.

Een vergelijking van signaalemissiecurves voor substraten van korte en lange duur. Wanneer er een enzym aanwezig is in een western blot-systeem, piekt de signaaloutput kort na het aanbrengen van het substraat en raakt het substraat snel uitgeput (Signaal 1). In een optimaal systeem piekt de signaalemissie ongeveer 5 minuten na het aanbrengen van het substraat en de plateaus gedurende enkele uren (Signaal 2).

Directe en indirecte methoden

Directe detectie maakt gebruik van een gelabeld primair antilichaam. Omdat incubatie met een secundair antilichaam wordt geëlimineerd, kost deze strategie minder tijd dan een klassieke western blot. Bovendien wordt het achtergrondsignaal van kruisreactiviteit met het secundaire antilichaam geëlimineerd. Directe detectie maakt het ook mogelijk om meerdere doelen tegelijk te detecteren. Het labelen van een primair antilichaam heeft echter soms een nadelig effect op zijn immunoreactiviteit en maakt geen signaalversterking mogelijk. Omdat de directe methode over het algemeen minder gevoelig is dan een indirecte detectie, is deze het meest bruikbaar wanneer het doelwit relatief overvloedig is. Een optie is het biotinyleren van het primaire antilichaam, wat een indirecte methode is die zowel het signaal versterkt als de noodzaak van een secundair antilichaam elimineert. Labeling met biotinyleringsreagentia resulteert typisch in meer dan één biotinegroep per antilichaammolecuul. Elke biotinegroep kan een interactie aangaan met enzym-geconjugeerd avidine, streptavidine of Thermo Scientific NeutrAvidin Protein (Cat. No. 31000). In wezen vervangt het biotine-bindende conjugaat een secundair antilichaam, en de geschikte molaire concentratie is hetzelfde als wanneer een secundair antilichaam zou worden gebruikt. De kleine omvang van biotinyleringsreagentia (meestal minder dan 2 kDa) in vergelijking met enzymen (40 kDa voor HRP 140 kDa voor AP) vermindert vaak sterische hinder, waardoor een grotere functionaliteit van het gelabelde primaire antilichaam mogelijk wordt.

Directe en indirecte eiwitdetectie en signaalamplificatie door avidine-biotinecomplexvorming in een test waarbij detectie met specifieke antilichamen is betrokken (bijvoorbeeld een immunoassay).

Far-westerse methoden

Soms is een antilichaam tegen een specifiek antigeen niet beschikbaar of ongeschikt voor western-blot-analyse. Doeleiwitspecifieke detectie door middel van blotting is mogelijk als een overeenkomstige bindingspartner beschikbaar is voor gebruik als probe. Dit type toepassing, ook wel een far-western blot genoemd, wordt routinematig gebruikt voor de ontdekking of bevestiging van een eiwit-eiwit-interactie. Er zijn talloze variaties in de detectie van western blotting, waaronder, maar niet beperkt tot, de eerder genoemde strategieën. Bij far-western blotting kunnen gelabelde bindingspartners worden gelabeld met een in vitro translatiereactie met 35S-gelabelde probe. Biotinylering van de probe en detectie met een biotinebindend eiwitconjugaat is ook mogelijk. Dit type detectie heeft het extra voordeel van signaalversterking. Bij gebruik van deze techniek mag de sonde echter niet te veel worden gelabeld om te voorkomen dat de doeldetectie in gevaar komt. Bovendien kan een recombinante probe tot expressie worden gebracht in bacteriën met een tag zoals GST, HA, c-Myc of FLAG, waarbij detectie plaatsvindt via een gelabeld antilichaam tegen de specifieke tag. Net als bij andere blotting-toepassingen is de verre-westerse methode effectief voor zowel membraan- als in-gel-detectiesystemen. Het onderstaande diagram geeft een overzicht van de workflow in het verre westen.

Diagram van far-western-blot om eiwit-eiwitinteracties te analyseren. In dit voorbeeld wordt een gelabeld lokaas-eiwit gebruikt om ofwel het overdrachtsmembraan of een gel voor het prooi-eiwit te sonderen. Eenmaal gebonden, wordt enzym (mierikswortelperoxidase HRP)-geconjugeerd antilichaam dat zich richt op de aas-tag gebruikt om de interactie te labelen, die vervolgens wordt gedetecteerd door enzymatische chemiluminescentie. Deze algemene benadering kan worden aangepast, zoals weergegeven in de onderstaande tabel, door gebruik te maken van niet-gelabeld lokaas-eiwit dat wordt gedetecteerd door antilichaam, gebiotinyleerd lokaas-eiwit dat wordt gedetecteerd door enzym-geconjugeerd streptavidine, of radioactief gemerkt lokaas-eiwit dat wordt gedetecteerd door blootstelling aan film.


1 Laemmli in plaats van LDS-monsterbuffer kan worden gebruikt met geschikte loop- en overdrachtbuffers. Elektroforese kan zowel onder reducerende als niet-reducerende omstandigheden worden uitgevoerd.

2 Kies het type apparaat voor elektroforese en eiwitoverdracht op basis van de grootte van uw gels (bijv. mini-, midi- of maxi-gels).

3 Dit protocol kan worden aangepast voor gels van elk percentage, samenstelling, grootte en met een willekeurig aantal putjes.

4 Indien gewenst kunnen ook PVDF of nylon membranen worden gebruikt.

5 De te laden samples kunnen verschillend of repetitief zijn.

6 De tabel is ontworpen om de statistieken van markermigratie in de gel van het geselecteerde percentage te volgen. Bovendien kunnen er verschillende tabellen worden gemaakt op basis van het gebruikte markeringstype. De statistieken zijn vereist voor opeenvolgende Multistrip Western-blotprocedures als men de gelstrip met het gewenste eiwit (met bekend molecuulgewicht) moet uitsnijden, maar er geen voorgekleurde marker is geladen.

7 Als een interessant eiwit migreert in een kruising van door marker gedefinieerde zones (bijv. 100 kDa GAB1, die migreert tussen zones ➁ en ➂ 25 kDa Grb2, die migreert tussen zones ➅ en ➆ 74 kDa c -Raf, die heel dicht bij de zone ➂ . migreert enzovoort.), moet het snijgebied beide zones omvatten of moet ten minste breder zijn. Shc-eiwit heeft bijvoorbeeld drie isovormen van 46 kDa, 52 kDa en 66 kDa die migreren in de zones ➃ en ➄, zodat het kan worden gescheiden van de eiwitten die in de zone ➂ liggen (bijv. p85, een regulerende subeenheid van PI3K) en tussen de zones ➅ en ➆ (bijv. GRB2) door de gel in drie stroken te knippen op 9, 22, 38 en 49 mm (zien Tafel 1 ).

8 Het maximale aantal gelstrips dat op een enkele AFP kan worden gecombineerd, hangt af van de totale afmeting van de transfereenheid, dus van de grootte (hoogte en breedte) van AFP. Regelmatig gebruiken we 7 × 10 cm filter, die ruimte biedt voor maximaal twaalf gelstrips van elk 0,6 cm hoog. Regelmatig plaatsen we echter minder hoeveelheden gelstrips (bijvoorbeeld zes), vooral wanneer ze breder zijn en/of het membraan in twee of meer stukken moet worden gesneden na elektroforetische eiwitoverdracht.

9 Als er pauzes optreden, maak het oppervlak van de gelstrips dan regelmatig nat door gedeïoniseerd water te laten vallen.

10 Als alternatief kan het hele stuk nitrocellulosemembraan worden behandeld met een blokkerend reagens en vervolgens worden geïncubeerd met het mengsel van primaire antilichamen (zorg ervoor dat ze niet kruisreageren) in een enkele schaal.

11 De kussens moeten minimaal 0,5 cm boven de rand van de kathodekern uitsteken. Als dit niet het geval is, plaats dan een extra filterpapier of een sponspad in de tank.

12 De primaire antilichamen kunnen in de buis worden opgevangen en meerdere keren worden hergebruikt indien aangevuld met 0,1% natriumazide. Als er neerslag optreedt, filtreer dan de oplossing door een 0,22 μm filtereenheid.

13 Het chemiluminescente signaal kan worden gevisualiseerd door een ander beeldvormend instrument en gekwantificeerd met behulp van geschikte software. Als alternatief kan het signaal worden vastgelegd op de film gevolgd door densitometrische kwantificering.


MCAT Biologie Praktijkvragen (Standalone)

1. Onderzoekers bestuderen een potentieel nieuw oncoproteïne dat betrokken is bij maagkanker. RT-qPCR-resultaten tonen een opregulatie van de mRNA-transcripten voor het nieuwe eiwit. Welk van de volgende is een mogelijk mechanisme waardoor transcriptie van het eiwit wordt opgereguleerd?

A) Opening van de chromatinestructuur:

C) Verhoogde ribosoomsynthese

D) Verhoogde beschikbaarheid van aminozuren

2. Een rode bloem wordt gepaard met een witte bloem, wat resulteert in roze nakomelingen. Dit is een voorbeeld van:

3. Een persoon zonder diabetes eet een grote, koolhydraatrijke maaltijd. Van welke van de volgende glycolyse-enzymen is de kans het grootst dat insuline zich opreguleert?

A) Fosfoglucose-isomerase

4. Cellen worden behandeld met een medicijn dat de protongradiënt over het binnenste mitochondriale membraan verdrijft. Wat is het netto resultaat?

A) De progressie van kanker wordt gestopt

B) ATP kan niet worden geproduceerd via ATP-synthase

C) De cel zal exocytose gebruiken om de niet-functionele mitochondriën te verwijderen

D) Cellen zullen snel een nieuw ATP-synthesemechanisme ontwikkelen

5. Na een virale infectie vertoont een patiënt geen luchtwegklachten of koorts. In welke cyclus komt het virus het meest voor?

Antwoordsleutel voor zelfstandige oefenvragen

1. Keuze A is juist. Door de chromatinestructuur te openen, kunnen transcriptiefactoren gemakkelijker toegang krijgen tot het DNA, wat leidt tot een toename van de transcriptie, die mRNA-transcripten produceert. Histondeacetylering leidt tot sluiting van de chromatinestructuur (keuze B is onjuist). Ribosoomsynthese en beschikbaarheid van aminozuren kunnen wijzen op verhoogde eiwittranslatie, niet op transcriptie (keuzes C en D zijn onjuist).

2. Keuze D is juist. Onvolledige dominantie beschrijft het "vermengen" van twee fenotypes, wat gebeurt wanneer een rode en witte bloem worden gepaard om een ​​roze (tussenliggende fenotype) te vormen. Co-dominantie beschrijft dat beide fenotypes worden getoond, wat zou betekenen dat dochternakomelingen zowel rode als witte vlekken hebben (keuze A is onjuist). Volledige dominantie beschrijft normale dominantie, wat in dit geval rode bloemen zou zijn als de rode bloemen dominant zijn (keuze C is onjuist). Heterodominantie is een verzonnen term (keuze B is onjuist).

3. Keuze B is juist. Fosfofructokinase-1 (PFK-1) is een onomkeerbaar enzym, wat betekent dat het een belangrijk punt is voor het reguleren van de flux, of stroom, door glycolyse. Na het eten van een grote maaltijd kan insuline de PFK-1-activiteit via een reeks stappen opreguleren, waardoor de glycolyse sneller kan verlopen. Antwoordkeuzen A, C en D zijn omkeerbare enzymen, dus ze zijn geen goede punten voor regulering en worden niet gebruikt als controlepunten voor flux door een pad.

4. Keuze B is juist. De protongradiënt wordt gegenereerd zodat protonen vanuit de intermembraanruimte in de matrix stromen op basis van hun chemische gradiënt. De passage van protonen door het binnenste mitochondriale membraan geeft ATP-synthase vervolgens de nodige energie om ATP te produceren. De vraagstam gaat niet in op de progressie van kanker (keuze A is onjuist). De cellen zullen de mitochondriën niet kwijtraken als ze stoppen met werken, en het is ook onwaarschijnlijk dat ze snel een nieuw ATP-synthesemechanisme zullen ontwikkelen, aangezien de eerste waarschijnlijk miljoenen jaren nodig had om zich in de eerste plaats te ontwikkelen (keuzes C en D zijn onjuist) .

5. Keuze B is juist. De lysogene cyclus is waar het virus zijn eigen genoom in het gastheergenoom integreert, maar het lyseert de cel niet en produceert nog niet veel nakomelingen. Als gevolg hiervan kan het onopgemerkt blijven door het immuunsysteem. De lytische cyclus vindt plaats wanneer het virus nageslacht begint te produceren en gastheercellen lyseert (keuze A is onjuist). Invasie en eiwitproductie beschrijven processen die het virus kan gebruiken, maar het zijn geen echte cycli (keuzes C en D zijn onjuist).


Inhoud

Expressieprofilering is een logische volgende stap na het sequencen van een genoom: de sequentie vertelt ons wat de cel mogelijk zou kunnen doen, terwijl het expressieprofiel ons vertelt wat hij op een bepaald moment doet. Genen bevatten de instructies voor het maken van boodschapper-RNA (mRNA), maar op elk moment maakt elke cel mRNA aan van slechts een fractie van de genen die het draagt. Als een gen wordt gebruikt om mRNA te produceren, wordt het als "aan" beschouwd, anders als "uit". Veel factoren bepalen of een gen aan of uit staat, zoals het tijdstip van de dag, of de cel al dan niet actief deelt, de lokale omgeving en chemische signalen van andere cellen. Zo zetten huidcellen, levercellen en zenuwcellen enigszins andere genen aan (expressie) en dat is voor een groot deel wat ze anders maakt. Daarom maakt een expressieprofiel het mogelijk om het type, de staat, de omgeving, enzovoort van een cel af te leiden.

Expressieprofileringsexperimenten omvatten vaak het meten van de relatieve hoeveelheid mRNA die tot expressie wordt gebracht in twee of meer experimentele omstandigheden. Dit komt omdat veranderde niveaus van een specifieke mRNA-sequentie wijzen op een veranderde behoefte aan het eiwit dat door het mRNA wordt gecodeerd, wat misschien wijst op een homeostatische respons of een pathologische aandoening. Hogere niveaus van mRNA dat codeert voor alcoholdehydrogenase suggereren bijvoorbeeld dat de cellen of weefsels die worden onderzocht, reageren op verhoogde niveaus van ethanol in hun omgeving. Evenzo, als borstkankercellen hogere niveaus van mRNA geassocieerd met een bepaalde transmembraanreceptor tot expressie brengen dan normale cellen, kan het zijn dat deze receptor een rol speelt bij borstkanker. Een medicijn dat deze receptor verstoort, kan borstkanker voorkomen of behandelen. Bij het ontwikkelen van een medicijn kan men experimenten met genexpressieprofilering uitvoeren om de toxiciteit van het medicijn te helpen beoordelen, misschien door te zoeken naar veranderende niveaus in de expressie van cytochroom P450-genen, die een biomarker kunnen zijn voor het metabolisme van geneesmiddelen. [2] Genexpressieprofilering kan een belangrijke diagnostische test worden. [3] [4]

Het menselijk genoom bevat in de orde van grootte van 25.000 genen die samenwerken om in de orde van grootte van 1.000.000 verschillende eiwitten te produceren. Dit komt door alternatieve splicing, en ook omdat cellen belangrijke veranderingen in eiwitten aanbrengen door posttranslationele modificatie nadat ze ze voor het eerst hebben geconstrueerd, dus een bepaald gen dient als basis voor veel mogelijke versies van een bepaald eiwit. In elk geval kan een enkel massaspectrometrie-experiment ongeveer 2.000 eiwitten [5] of 0,2% van het totaal identificeren. Hoewel kennis van de precieze eiwitten die een cel maakt (proteomics) relevanter is dan te weten hoeveel boodschapper-RNA van elk gen wordt gemaakt, geeft genexpressieprofilering het meest globale beeld dat mogelijk is in een enkel experiment. De proteomics-methodologie verbetert echter. Bij andere soorten, zoals gist, is het mogelijk om in iets meer dan een uur meer dan 4.000 eiwitten te identificeren. [6]

Soms heeft een wetenschapper al een idee van wat er aan de hand is, een hypothese, en voert hij of zij een expressieprofileringsexperiment uit met het idee deze hypothese mogelijk te weerleggen. Met andere woorden, de wetenschapper doet een specifieke voorspelling over expressieniveaus die onjuist kunnen blijken te zijn.

Vaker vindt expressieprofilering plaats voordat er voldoende bekend is over hoe genen interageren met experimentele omstandigheden om een ​​toetsbare hypothese te laten bestaan. Zonder hypothese valt er niets te weerleggen, maar expressieprofilering kan helpen bij het identificeren van een kandidaathypothese voor toekomstige experimenten. De meeste vroege experimenten met expressieprofilering, en veel huidige, hebben deze vorm [7] die bekend staat als klasse-ontdekking. Een populaire benadering voor het ontdekken van klassen omvat het groeperen van vergelijkbare genen of monsters samen met behulp van een van de vele bestaande clusteringmethoden, zoals de traditionele k-means of hiërarchische clustering, of de meer recente MCL. [8] Naast het selecteren van een clusteralgoritme, moet de gebruiker meestal een geschikte afstandsmaatstaf (afstand of overeenkomst) tussen gegevensobjecten kiezen. [9] De afbeelding hierboven geeft de output weer van een tweedimensionale cluster, waarin vergelijkbare monsters (rijen, hierboven) en vergelijkbare genprobes (kolommen) zo waren georganiseerd dat ze dicht bij elkaar zouden liggen. De eenvoudigste vorm van klasse-ontdekking zou zijn om alle genen op te sommen die meer dan een bepaalde hoeveelheid veranderden tussen twee experimentele omstandigheden.

Het voorspellen van klassen is moeilijker dan het ontdekken van klassen, maar het stelt ons in staat om vragen van directe klinische betekenis te beantwoorden, zoals, gegeven dit profiel, wat is de kans dat deze patiënt op dit medicijn zal reageren? Dit vereist veel voorbeelden van profielen die wel en niet reageerden, evenals kruisvalidatietechnieken om onderscheid te maken tussen deze profielen.

In het algemeen rapporteren expressieprofileringsstudies die genen die statistisch significante verschillen vertoonden onder gewijzigde experimentele omstandigheden. Dit is om verschillende redenen meestal een klein deel van het genoom. Ten eerste brengen verschillende cellen en weefsels een subset van genen tot expressie als een direct gevolg van cellulaire differentiatie, zodat veel genen zijn uitgeschakeld. Ten tweede coderen veel van de genen voor eiwitten die nodig zijn om te overleven in zeer specifieke hoeveelheden, zodat veel genen niet veranderen. Ten derde gebruiken cellen veel andere mechanismen om eiwitten te reguleren, naast het veranderen van de hoeveelheid mRNA, dus deze genen kunnen consistent tot expressie blijven, zelfs als de eiwitconcentraties stijgen en dalen. Ten vierde, financiële beperkingen beperken expressieprofileringsexperimenten tot een klein aantal waarnemingen van hetzelfde gen onder identieke omstandigheden, waardoor de statistische kracht van het experiment wordt verminderd, waardoor het voor het experiment onmogelijk wordt om belangrijke maar subtiele veranderingen te identificeren. Ten slotte kost het veel moeite om de biologische betekenis van elk gereguleerd gen te bespreken, dus wetenschappers beperken hun discussie vaak tot een subset. Nieuwere microarray-analysetechnieken automatiseren bepaalde aspecten van het hechten van biologische betekenis aan resultaten van expressieprofilering, maar dit blijft een zeer moeilijk probleem.

De relatief korte lengte van genenlijsten die zijn gepubliceerd op basis van experimenten met expressieprofilering, beperkt de mate waarin experimenten die in verschillende laboratoria zijn uitgevoerd, lijken overeen te komen. Door resultaten van expressieprofilering in een openbaar toegankelijke microarray-database te plaatsen, kunnen onderzoekers expressiepatronen beoordelen die verder gaan dan de gepubliceerde resultaten, en misschien overeenkomsten met hun eigen werk identificeren.

Zowel DNA-microarrays als kwantitatieve PCR maken gebruik van de preferentiële binding of "basenparing" van complementaire nucleïnezuursequenties, en beide worden gebruikt bij genexpressieprofilering, vaak op een seriële manier. Hoewel DNA-microarrays met hoge doorvoer de kwantitatieve nauwkeurigheid van qPCR missen, kost het ongeveer dezelfde tijd om de genexpressie van enkele tientallen genen via qPCR te meten als het zou doen om een ​​volledig genoom te meten met behulp van DNA-microarrays. Het is dus vaak logisch om semi-kwantitatieve DNA-microarray-analyse-experimenten uit te voeren om kandidaat-genen te identificeren, en vervolgens qPCR uit te voeren op enkele van de meest interessante kandidaat-genen om de microarray-resultaten te valideren. Andere experimenten, zoals een Western-blot van enkele van de eiwitproducten van differentieel tot expressie gebrachte genen, maken conclusies op basis van het expressieprofiel overtuigender, aangezien de mRNA-niveaus niet noodzakelijk correleren met de hoeveelheid tot expressie gebracht eiwit.

Gegevensanalyse van microarrays is een gebied van intensief onderzoek geworden. [10] Simpelweg stellen dat een groep genen minstens tweevoudig werd gereguleerd, eens een gangbare praktijk, ontbreekt aan een solide statistische basis. Met vijf of minder replica's in elke groep, typisch voor microarrays, kan een enkele uitbijterwaarneming een schijnbaar verschil creëren dat groter is dan tweevoudig. Bovendien is het willekeurig tweevoudig stellen van de lat biologisch niet verantwoord, omdat het veel genen met een duidelijke biologische betekenis buiten beschouwing laat.

In plaats van differentieel tot expressie gebrachte genen te identificeren met behulp van een fold change cutoff, kan men een verscheidenheid aan statistische tests of omnibustests zoals ANOVA gebruiken, die allemaal zowel fold change als variabiliteit beschouwen om een ​​p-waarde te creëren, een schatting van hoe vaak we zouden observeer de gegevens alleen bij toeval. Het toepassen van p-waarden op microarrays wordt bemoeilijkt door het grote aantal betrokken meerdere vergelijkingen (genen). Bijvoorbeeld, een p-waarde van 0,05 wordt doorgaans verondersteld significantie aan te geven, omdat het een kans van 5% schat om de gegevens bij toeval te observeren. Maar met 10.000 genen op een microarray zouden 500 genen als significant worden geïdentificeerd bij p < 0,05, zelfs als er geen verschil zou zijn tussen de experimentele groepen. Een voor de hand liggende oplossing is om alleen die genen significant te beschouwen die voldoen aan een veel strenger p-waardecriterium, men zou bijvoorbeeld een Bonferroni-correctie kunnen uitvoeren op de p-waarden, of een berekening van de valse ontdekkingssnelheid gebruiken om p-waarden aan te passen in verhouding tot het aantal van parallelle tests betrokken. Helaas kunnen deze benaderingen het aantal significante genen tot nul reduceren, zelfs wanneer genen in feite differentieel tot expressie worden gebracht. Current statistics such as Rank products aim to strike a balance between false discovery of genes due to chance variation and non-discovery of differentially expressed genes. Commonly cited methods include the Significance Analysis of Microarrays (SAM) [11] and a wide variety of methods are available from Bioconductor and a variety of analysis packages from bioinformatics companies.

Selecting a different test usually identifies a different list of significant genes [12] since each test operates under a specific set of assumptions, and places a different emphasis on certain features in the data. Many tests begin with the assumption of a normal distribution in the data, because that seems like a sensible starting point and often produces results that appear more significant. Some tests consider the joint distribution of all gene observations to estimate general variability in measurements, [13] while others look at each gene in isolation. Many modern microarray analysis techniques involve bootstrapping (statistics), machine learning or Monte Carlo methods. [14]

As the number of replicate measurements in a microarray experiment increases, various statistical approaches yield increasingly similar results, but lack of concordance between different statistical methods makes array results appear less trustworthy. The MAQC Project [15] makes recommendations to guide researchers in selecting more standard methods (e.g. using p-value and fold-change together for selecting the differentially expressed genes) so that experiments performed in different laboratories will agree better.

Different from the analysis on differentially expressed individual genes, another type of analysis focuses on differential expression or perturbation of pre-defined gene sets and is called gene set analysis. [16] [17] Gene set analysis demonstrated several major advantages over individual gene differential expression analysis. [16] [17] Gene sets are groups of genes that are functionally related according to current knowledge. Therefore, gene set analysis is considered a knowledge based analysis approach. [16] Commonly used gene sets include those derived from KEGG pathways, Gene Ontology terms, gene groups that share some other functional annotations, such as common transcriptional regulators etc. Representative gene set analysis methods include Gene Set Enrichment Analysis (GSEA), [16] which estimates significance of gene sets based on permutation of sample labels, and Generally Applicable Gene-set Enrichment (GAGE), [17] which tests the significance of gene sets based on permutation of gene labels or a parametric distribution.

While the statistics may identify which gene products change under experimental conditions, making biological sense of expression profiling rests on knowing which protein each gene product makes and what function this protein performs. Gene annotation provides functional and other information, for example the location of each gene within a particular chromosome. Some functional annotations are more reliable than others some are absent. Gene annotation databases change regularly, and various databases refer to the same protein by different names, reflecting a changing understanding of protein function. Use of standardized gene nomenclature helps address the naming aspect of the problem, but exact matching of transcripts to genes [18] [19] remains an important consideration.

Having identified some set of regulated genes, the next step in expression profiling involves looking for patterns within the regulated set. Do the proteins made from these genes perform similar functions? Are they chemically similar? Do they reside in similar parts of the cell? Gene ontology analysis provides a standard way to define these relationships. Gene ontologies start with very broad categories, e.g., "metabolic process" and break them down into smaller categories, e.g., "carbohydrate metabolic process" and finally into quite restrictive categories like "inositol and derivative phosphorylation".

Genes have other attributes beside biological function, chemical properties and cellular location. One can compose sets of genes based on proximity to other genes, association with a disease, and relationships with drugs or toxins. The Molecular Signatures Database [20] and the Comparative Toxicogenomics Database [21] are examples of resources to categorize genes in numerous ways.

Regulated genes are categorized in terms of what they are and what they do, important relationships between genes may emerge. [23] For example, we might see evidence that a certain gene creates a protein to make an enzyme that activates a protein to turn on a second gene on our list. This second gene may be a transcription factor that regulates yet another gene from our list. Observing these links we may begin to suspect that they represent much more than chance associations in the results, and that they are all on our list because of an underlying biological process. On the other hand, it could be that if one selected genes at random, one might find many that seem to have something in common. In this sense, we need rigorous statistical procedures to test whether the emerging biological themes is significant or not. That is where gene set analysis [16] [17] comes in.

Cause and effect relationships Edit

Fairly straightforward statistics provide estimates of whether associations between genes on lists are greater than what one would expect by chance. These statistics are interesting, even if they represent a substantial oversimplification of what is really going on. Hier is een voorbeeld. Suppose there are 10,000 genes in an experiment, only 50 (0.5%) of which play a known role in making cholesterol. The experiment identifies 200 regulated genes. Of those, 40 (20%) turn out to be on a list of cholesterol genes as well. Based on the overall prevalence of the cholesterol genes (0.5%) one expects an average of 1 cholesterol gene for every 200 regulated genes, that is, 0.005 times 200. This expectation is an average, so one expects to see more than one some of the time. The question becomes how often we would see 40 instead of 1 due to pure chance.

According to the hypergeometric distribution, one would expect to try about 10^57 times (10 followed by 56 zeroes) before picking 39 or more of the cholesterol genes from a pool of 10,000 by drawing 200 genes at random. Whether one pays much attention to how infinitesimally small the probability of observing this by chance is, one would conclude that the regulated gene list is enriched [24] in genes with a known cholesterol association.

One might further hypothesize that the experimental treatment regulates cholesterol, because the treatment seems to selectively regulate genes associated with cholesterol. While this may be true, there are a number of reasons why making this a firm conclusion based on enrichment alone represents an unwarranted leap of faith. One previously mentioned issue has to do with the observation that gene regulation may have no direct impact on protein regulation: even if the proteins coded for by these genes do nothing other than make cholesterol, showing that their mRNA is altered does not directly tell us what is happening at the protein level. It is quite possible that the amount of these cholesterol-related proteins remains constant under the experimental conditions. Second, even if protein levels do change, perhaps there is always enough of them around to make cholesterol as fast as it can be possibly made, that is, another protein, not on our list, is the rate determining step in the process of making cholesterol. Finally, proteins typically play many roles, so these genes may be regulated not because of their shared association with making cholesterol but because of a shared role in a completely independent process.

Bearing the foregoing caveats in mind, while gene profiles do not in themselves prove causal relationships between treatments and biological effects, they do offer unique biological insights that would often be very difficult to arrive at in other ways.

Using patterns to find regulated genes Edit

As described above, one can identify significantly regulated genes first and then find patterns by comparing the list of significant genes to sets of genes known to share certain associations. One can also work the problem in reverse order. Here is a very simple example. Suppose there are 40 genes associated with a known process, for example, a predisposition to diabetes. Looking at two groups of expression profiles, one for mice fed a high carbohydrate diet and one for mice fed a low carbohydrate diet, one observes that all 40 diabetes genes are expressed at a higher level in the high carbohydrate group than the low carbohydrate group. Regardless of whether any of these genes would have made it to a list of significantly altered genes, observing all 40 up, and none down appears unlikely to be the result of pure chance: flipping 40 heads in a row is predicted to occur about one time in a trillion attempts using a fair coin.

For a type of cell, the group of genes whose combined expression pattern is uniquely characteristic to a given condition constitutes the gene signature of this condition. Ideally, the gene signature can be used to select a group of patients at a specific state of a disease with accuracy that facilitates selection of treatments. [25] [26] Gene Set Enrichment Analysis (GSEA) [16] and similar methods [17] take advantage of this kind of logic but uses more sophisticated statistics, because component genes in real processes display more complex behavior than simply moving up or down as a group, and the amount the genes move up and down is meaningful, not just the direction. In any case, these statistics measure how different the behavior of some small set of genes is compared to genes not in that small set.

GSEA uses a Kolmogorov Smirnov style statistic to see whether any previously defined gene sets exhibited unusual behavior in the current expression profile. This leads to a multiple hypothesis testing challenge, but reasonable methods exist to address it. [27]

Expression profiling provides new information about what genes do under various conditions. Overall, microarray technology produces reliable expression profiles. [28] From this information one can generate new hypotheses about biology or test existing ones. However, the size and complexity of these experiments often results in a wide variety of possible interpretations. In many cases, analyzing expression profiling results takes far more effort than performing the initial experiments.

Most researchers use multiple statistical methods and exploratory data analysis before publishing their expression profiling results, coordinating their efforts with a bioinformatician or other expert in DNA microarrays. Good experimental design, adequate biological replication and follow up experiments play key roles in successful expression profiling experiments.


Data Visualization

Plotting counts

DESeq2 offers a function called plotCounts() that takes a DESeqDataSet that has been run through the pipeline, the name of a gene, and the name of the variable in the colData that you’re interested in, and plots those values. See the help for ?plotCounts . Let’s first see what the gene ID is for the CRISPLD2 gene using res %>% filter(symbol=="CRISPLD2") . Now, let’s plot the counts, where our intgroup , or “interesting group” variable is the “dex” column.

That’s just okay. Keep looking at the help for ?plotCounts . Notice that we could have actually returned the data instead of plotting. We could then pipe this to ggplot and make our own figure. Let’s make a boxplot.

MA & Volcano plots

Let’s make some commonly produced visualizations from this data. First, let’s mutate our results object to add a column called sig that evaluates to TRUE if padj<0.05, and FALSE if not, and NA if padj is also NA.

Exercise 5

Look up the Wikipedia articles on MA plots and volcano plots. An MA plot shows the average expression on the X-axis and the log fold change on the y-axis. A volcano plot shows the log fold change on the X-axis, and the (-log_<10>) of the p-value on the Y-axis (the more significant the p-value, the larger the (-log_<10>) of that value will be).

  1. Make an MA plot. Use a (log_<10>) -scaled x-axis, color-code by whether the gene is significant, and give your plot a title. It should look like this. What’s the deal with the gray points? Why are they missing? Go to the DESeq2 website on Bioconductor and look through the vignette for “Independent Filtering.”

Transformatie

To test for differential expression we operate on raw counts. But for other downstream analyses like heatmaps, PCA, or clustering, we need to work with transformed versions of the data, because it’s not clear how to best compute a distance metric on untransformed counts. The go-to choice might be a log transformation. But because many samples have a zero count (and (log(0)=-infty) , you might try using pseudocounts, i. e. (y = log(n + 1)) or more generally, (y = log(n + n_0)) , where (n) represents the count values and (n_0) is some positive constant.

But there are other approaches that offer better theoretical justification and a rational way of choosing the parameter equivalent to (n_0) , and they produce transformed data on the log scale that’s normalized to library size. One is called a variance stabilizing transformation (VST), and it also removes the dependence of the variance on the mean, particularly the high variance of the log counts when the mean is low.

Let’s do some exploratory plotting of the data using principal components analysis on the variance stabilized data from above. Let’s use the DESeq2-provided plotPCA function. See the help for ?plotPCA and notice that it also has a returnData option, just like plotCounts .

Principal Components Analysis (PCA) is a dimension reduction and visualization technique that is here used to project the multivariate data vector of each sample into a two-dimensional plot, such that the spatial arrangement of the points in the plot reflects the overall data (dis)similarity between the samples. In essence, principal component analysis distills all the global variation between samples down to a few variables called principal components. The majority of variation between the samples can be summarized by the first principal component, which is shown on the x-axis. The second principal component summarizes the residual variation that isn’t explained by PC1. PC2 is shown on the y-axis. The percentage of the global variation explained by each principal component is given in the axis labels. In a two-condition scenario (e.g., mutant vs WT, or treated vs control), you might expect PC1 to separate the two experimental conditions, so for example, having all the controls on the left and all experimental samples on the right (or vice versa - the units and directionality isn’t important). The secondary axis may separate other aspects of the design - cell line, time point, etc. Very often the experimental design is reflected in the PCA plot, and in this case, it is. But this kind of diagnostic can be useful for finding outliers, investigating batch effects, finding sample swaps, and other technical problems with the data. This YouTube video from the Genetics Department at UNC gives a very accessible explanation of what PCA is all about in the context of a gene expression experiment, without the need for an advanced math background. Kijk eens.

Bonus: Heatmaps

Heatmaps are complicated, and are often poorly understood. It’s a type of visualization used very often in high-throughput biology where data are clustered on rows and columns, and the actual data is displayed as tiles on a grid, where the values are mapped to some color spectrum. Our R useRs group MeetUp had a session on making heatmaps, which I summarized in this blog post. Take a look at the code from that meetup, and the documentation for the aheatmap function in the NMF package to see if you can re-create this image. Here, I’m clustering all samples using the top 25 most differentially regulated genes, labeling the rows with the gene symbol, and putting two annotation color bars across the top of the main heatmap panel showing treatment and cell line annotations from our metadata. Take a look at the Rmarkdown source for this lesson for the code.


The piece of code that you need:

The result is the following:

TLDR No, it can't be done automatisch. Yes, it is possible.

Each plot ( axes ) in a figure ( figure ) has its own cycle of colors — if you don't force a different color for each plot, all the plots share the same order of colors but, if we rekken a bit what "automatically" means, it can be done.

[. ] I have to identify each plot with a different color which should be automatically generated by [Matplotlib].

Maar. Matplotlib automatically generates different colors for each different curve

So why the OP request? If we continue to read, we have

Can you please give me a method to put different colors for different plots in the same figure?

and it make sense, because each plot (each axes in Matplotlib's parlance) has its own color_cycle (or rather, in 2018, its prop_cycle ) and each plot ( axes ) reuses the same colors in the same order.

If this is the meaning of the original question, one possibility is to explicitly name a different color for each plot.

If the plots (as it often happens) are generated in a loop we must have an additional loop variable to override the color automatisch chosen by Matplotlib.


The whiskers:

The lines coming out from each box extend from the maximum to the minimum values of each set. Together with the box, the whiskers show how big a range there is between those two extremes. Larger ranges indicate wider distribution, that is, more scattered data.

The same thing can be said about the boxes. Short boxes mean their data points consistently hover around the center values. Taller boxes imply more variable data. That’s something to look for when comparing box plots, especially when the medians are similar.

Wider ranges (whisker length, box size) indicate more variable data.


Bekijk de video: How to analyse western blotting gel image using ImageJ (Januari- 2022).